The quantitative anatomy of the hippocampal formation in homing pigeons and other pigeon breeds: implications for spatial cognition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The artificial selection for specific behavioural and physical traits domesticated animals has resulted in a wide variety of breeds. One of the most widely recognized examples of behavioural selection is the homing pigeon (Columba livia), which has undergone intense selection for fast and efficient navigation, likely resulting in significant anatomical changes to the hippocampal formation. Previous neuroanatomical comparisons between homing and other pigeon breeds yielded mixed results, but only focused on volumes. We completed a more systematic test for differences in hippocampal formation anatomy between homing and other pigeon breeds by measuring volumes, neuron numbers and neuron densities in the hippocampal formation and septum across homing pigeons and seven other breeds. Overall, we found few differences in hippocampal formation volume across breeds, but large, significant differences in neuron numbers and densities. More specifically, homing pigeons have significantly more hippocampal neurons and at higher density than most other pigeon breeds, with nearly twice as many neurons as feral pigeons. These findings suggest that neuron numbers may be important component of homing behaviour in homing pigeons. Our data also provide the first evidence that neuronal density can be modified by artificial selection, which has significant implications for the study of domestication and interbreed variation in anatomy and behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».